matlab1.zip_WACT_enhanceimage_meatm4z_threadqso_细节增强_如何在matlab达到增强细节资源-CSDN文库

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33 浏览量 2022-09-15 01:12:33 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

在图像处理领域，傅里叶变换是一种非常重要的技术，它能将图像从空间域转换到频率域，从而揭示图像的频谱信息。"matlab1.zip_WACT_enhance image_meatm4z_threadqso_细节增强"这个标题表明我们关注的是一个使用MATLAB实现的、针对图像细节增强的程序包，可能包含了一些特定的算法，如WACT（可能是作者自定义的工作流或算法）、meatm4z和threadqso。这些术语可能代表了特定的处理步骤或工具，但在这里没有明确的定义，我们需要根据上下文来理解。描述中提到的“图像调制过程中的傅里叶变换”是关键，这涉及到如何利用傅里叶变换来分析和处理图像。傅里叶变换可以将图像的像素值分布转换为频率成分，高频率对应图像中的边缘和细节，而低频率则对应于图像的大范围颜色和亮度变化。通过增强或抑制特定频率成分，可以达到增强图像细节的目的。 MATLAB是一个强大的计算环境，特别适合进行这种数学运算和图像处理任务。在MATLAB中，我们可以使用内置的`fft2`函数对二维图像进行傅里叶变换，然后通过对频谱进行操作（例如，应用掩模或者高通滤波）来改变图像的细节特征。之后，使用`ifft2`函数将处理后的频谱转换回空间域，得到增强的图像。 "meatm4z"和"threadqso"可能是作者定义的函数名或特定处理步骤的代号。在MATLAB中，开发者可以自定义函数来实现特定的图像处理任务，比如线程并行化以提高处理速度，"threadqso"可能就是这样一个用于多线程处理的函数，以优化计算效率。然而，没有更多的信息，我们无法进一步解释这些术语的确切含义。这个压缩包可能包含了一个使用MATLAB编写的图像细节增强程序，它可能利用了傅里叶变换进行频域分析，通过调整频率成分来提升图像的细节表现，并且可能采用了多线程技术以提高处理速度。为了更深入地理解和使用这个程序，你需要解压文件并查看其中的MATLAB代码，了解每个函数的作用以及它们如何协同工作来实现图像的细节增强。

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matlab1.zip （3个子文件）

matlab1

FFTsumOfPix.m 6KB

find_max.m 195B

fig_full.m 122B

%三波长图像 %正周期傅里叶 figure; I_three=cell(1,1184); % for k=5:1150 for k=6:1189 %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data3\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); img_three=imread(['E:\Desktop\实验室资料\data12\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); I_three{k}=img_three; %I{1}.....就是每一张图片的信息 end [row,col]=size(I_three{1}); b_fft=zeros(1,1184); for k=6:1189 b_fft(k)=sum(sum(I_three{k})); end bb_fft=b_fft(6:1189); y_b=fft(bb_fft,1184); %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 plot(mag); axis([0 120 0 1.5*10.^9]); % 设置坐标轴在指定的区间 %title('三波长图像FFT') % %三波长图像 % figure; % I_three=cell(1,1200); % % for k=5:1150 % for k=1:1200 % %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); % %img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data3\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); % img_three=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data13\three wavelength\',int2str(k-1),'.JPG']); % I_three{k}=img_three; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_three{1}); % b_fft=zeros(1,1200); % for k=1:1200 % b_fft(k)=sum(sum(I_three{k})); % end % bb_fft=b_fft(1:1200); % y_b=fft(bb_fft,1200); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % plot(mag); % axis([0 120 0 1.5*10.^9]); % 设置坐标轴在指定的区间 % %title('三波长图像FFT') % %双波长图像-红外and橙 % I_io=cell(1,1000); % for k=1:1000 % %img_io=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\orange&infrared\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % img_io=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\orange&infrared\',int2str(k-1),'.JPG']); % I_io{k}=img_io; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_io{1}); % b_fft=zeros(1,1000); % for k=1:1000 % b_fft(k)=sum(sum(I_io{k})); % end % y_b=fft(b_fft,1000); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % %双波长图像-红外and紫 % I_ip=cell(1,1143); % for k=54:1196 % %img_ip=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\infrared&purple\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % img_ip=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data8\infrared&purple\',int2str(k-1),'.JPG']); % I_ip{k}=img_ip; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_ip{1}); % b_fft=zeros(1,1143); % for k=54:1196 % b_fft(k)=sum(sum(I_ip{k})); % end % bb_fft=b_fft(54:1196); % y_b=fft(bb_fft,1143); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % plot(mag); % %双波长图像-橙and紫 % I_op=cell(1,1000); % for k=1:1000 % img_op=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\purple&orange\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % I_op{k}=img_op; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_op{1}); % b_fft=zeros(1,1000); % for k=1:1000 % b_fft(k)=sum(sum(I_op{k})); % end % y_b=fft(b_fft,1000); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % %单波长图像——红外 % I_i=cell(1,1200); % for k=1:1200 % %img_i=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\infrared\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % img_i=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\infrared\',int2str(k-1),'.JPG']); % I_i{k}=img_i; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_i{1}); % b_fft=zeros(1,1200); % for k=1:1200 % b_fft(k)=sum(sum(I_i{k})); % end % y_b=fft(b_fft,1200); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % %单波长图像——紫光 % I_p=cell(1,1200); % for k=1:1200 % %img_p=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\purple\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % %img_p=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\purple\',int2str(k-1),'.JPG']); % img_p=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data3\purple\',int2str(k-1),'.JPG']); % I_p{k}=img_p; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % end % [row,col]=size(I_p{1}); % b_fft=zeros(1,1200); % for k=1:1200 % b_fft(k)=sum(sum(I_p{k})); % end % y_b=fft(b_fft,1200); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 % %单波长图像——橙光 % I_o=cell(1,1200); % for k=1:1200 % %img_o=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data\orange\',int2str(k-1),'.JPG']); %m1是一个公共变量会不停的被下一张图片信息覆盖最后是最后一张图片的信息 % img_o=imread(['E:\李鹤\experiment\three-wavelength exper\data2\orange\',int2str(k-1),'.JPG']); % % I_o{k}=img_o; %I{1}.....就是每一张图片的信息 % % end % [row,col]=size(I_o{1}); % b_fft=zeros(1,1200); % for k=1:1200 % b_fft(k)=sum(sum(I_o{k})); % end % y_b=fft(b_fft,1200); %对信号进行快速Fourier变换 % mag=abs(y_b); %求得Fourier变换后的振幅 %

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